文字分类

文本分类——重要性、用例和过程

数据是改变当今世界数字格局的超级力量。 从电子邮件到社交媒体帖子,数据无处不在。 诚然,企业从未访问过如此多的数据,但访问数据就足够了吗? 如果不进行处理,丰富的信息来源将变得无用或过时。

非结构化文本可以是丰富的信息来源,但除非对数据进行组织、分类和分析,否则它对企业没有用处。 非结构化数据,例如文本、音频、视频和社交媒体,相当于 80-90% 所有数据。 此外,据报道,只有 18% 的组织正在利用其组织的非结构化数据。

手动筛选存储在服务器中的数 TB 数据是一项耗时且坦率地说是不可能完成的任务。 然而,随着机器学习、自然语言处理和自动化的进步,可以快速有效地构建和分析文本数据。 数据分析的第一步是 文字分类.

什么是文本分类?

文本分类或分类是将文本分组到预定类别或类中的过程。 使用这种机器学习方法,任何 文本——文档、网络文件、研究、法律文件、医疗报告等 – 可以分类、组织和结构化。

文本分类是自然语言处理的基本步骤,在垃圾邮件检测中有多种用途。 情绪分析、意图检测、数据标签等.

文本分类的可能用例

可能的文本分类用例 使用机器学习文本分类有几个好处,例如可扩展性、分析速度、一致性以及基于实时对话做出快速决策的能力。

  • 监控紧急情况

    执法机构广泛使用文本分类。 通过扫描社交媒体帖子和对话并应用文本分类工具,他们可以通过过滤紧急情况并检测负面或紧急响应来检测恐慌对话。

  • 确定推广品牌的方法

    营销人员正在使用文本分类来推广他们的品牌和产品。 企业可以通过在线监控用户对其品牌或产品的评论、回应、反馈和对话并识别影响者、推广者和批评者来更好地为客户服务。

  • 数据处理变得更容易

    文本分类使处理数据的负担变得更容易。 当非结构化数据被分类成组时,学术界、研究人员、行政部门、政府和法律从业者将从文本分类中受益。

  • 对服务请求进行分类

    企业每天要处理大量的服务请求。 手动检查每一个以了解它们的目的、紧迫性和交付是一个挑战。 通过基于人工智能的文本分类,企业可以更轻松地根据类别、位置和需求来标记工作,并有效地组织资源。

  • 改善网站用户体验

    文本分类有助于分析产品的内容和图像,并将其分配到正确的类别,以改善购物时的用户体验。 文本分类还有助于识别网站上的准确内容,例如新闻门户、博客、电子商务商店、新闻策展人等。

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当 ML 模型在自动将项目分类到预设类别下的 AI 上进行训练时,您可以快速将随意浏览器转换为客户。

文本分类过程

文本分类过程从预处理、特征选择、提取和分类数据开始。

文本分类过程

预处理

令牌化: 文本被分解为更小和更简单的文本形式,以便于分类。 

正常化: 文档中的所有文本都需要处于相同的理解水平。 一些形式的规范化包括, 

  • 在整个文本中保持语法或结构标准,例如删除空格或标点符号。 或者在整个文本中保持小写。 
  • 从单词中删除前缀和后缀并将它们带回其词根。
  • 删除诸如“and”、“is”、“the”等不给文本增加价值的停用词。

功能选择

特征选择是文本分类的基本步骤。 该过程旨在表示具有最相关特征的文本。 特征选择有助于去除不相关的数据,并提高准确性。 

特征选择通过仅使用最相关的数据并消除噪声来减少模型中的输入变量。 根据您寻求的解决方案类型,您的 AI 模型可以设计为仅从文本中选择相关特征。 

特征提取

特征提取是一些企业为提取数据中的其他关键特征而采取的可选步骤。 特征提取使用多种技术,例如映射、过滤和聚类。 使用特征提取的主要好处是——它有助于删除冗余数据并提高 ML 模型的开发速度。 

将数据标记为预定类别

将文本标记到预定义类别是文本分类的最后一步。 它可以通过三种不同的方式完成,

  • 手动标记
  • 基于规则的匹配
  • 学习算法——学习算法可以进一步分为两类,例如监督标记和非监督标记。
    • 监督学习:ML 模型可以自动将标签与监督标记中的现有分类数据对齐。 当分类数据已经可用时,ML 算法可以映射标签和文本之间的功能。
    • 无监督学习:当缺乏先前存在的标记数据时,就会发生这种情况。 ML 模型使用聚类和基于规则的算法对相似的文本进行分组,例如基于产品购买历史、评论、个人详细信息和票证。 可以进一步分析这些广泛的群体,以得出有价值的特定于客户的见解,这些见解可用于设计量身定制的客户方法。 

跨行业的文本分类有多个用例。 尽管从文本数据中收集、分组、分类和提取有价值的见解一直用于多个领域,但文本分类正在市场营销、产品开发、客户服务、管理和管理中发挥其潜力。 它正在帮助企业获得竞争情报、市场和客户知识,并做出有数据支持的业务决策。 

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